Artwork

Treść dostarczona przez SAS Podcast Admins, Kimberly Nevala, and Strategic Advisor - SAS. Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez SAS Podcast Admins, Kimberly Nevala, and Strategic Advisor - SAS lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.
Player FM - aplikacja do podcastów
Przejdź do trybu offline z Player FM !

Plain Talk About Talking AI with J Mark Bishop

1:06:32
 
Udostępnij
 

Manage episode 393677195 series 3546664
Treść dostarczona przez SAS Podcast Admins, Kimberly Nevala, and Strategic Advisor - SAS. Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez SAS Podcast Admins, Kimberly Nevala, and Strategic Advisor - SAS lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.

Professor J Mark Bishop reflects on the trickiness of language, how LLMs work, why ChatGPT can’t understand, the nature of AI and emerging theories of mind.

Mark explains what large language models (LLM) do and provides a quasi-technical overview of how they work. He also exposes the complications inherent in comprehending language. Mark calls for more philosophical analysis of how systems such as GPT-3 and ChatGPT replicate human knowledge. Yet, understand nothing. Noting the astonishing outputs resulting from more or less auto-completing large blocks of text, Mark cautions against being taken in by LLM’s disarming façade.

Mark then explains the basis of the Chinese Room thought experiment and the hotly debated conclusion that computation does not lead to semantic understanding. Kimberly and Mark discuss the nature of learning through the eyes of a child and whether computational systems can ever be conscious. Mark describes the phenomenal experience of understanding (aka what it feels likes). And how non-computational theories of mind may influence AI development. Finally, Mark reflects on whether AI will be good for the few or the many.

Professor J Mark Bishop is the Professor of Cognitive Computing (Emeritus) at Goldsmith College, University of London and Scientific Advisor to FACT360.

A transcript of this episode is here.

  continue reading

54 odcinków

Artwork
iconUdostępnij
 
Manage episode 393677195 series 3546664
Treść dostarczona przez SAS Podcast Admins, Kimberly Nevala, and Strategic Advisor - SAS. Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez SAS Podcast Admins, Kimberly Nevala, and Strategic Advisor - SAS lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.

Professor J Mark Bishop reflects on the trickiness of language, how LLMs work, why ChatGPT can’t understand, the nature of AI and emerging theories of mind.

Mark explains what large language models (LLM) do and provides a quasi-technical overview of how they work. He also exposes the complications inherent in comprehending language. Mark calls for more philosophical analysis of how systems such as GPT-3 and ChatGPT replicate human knowledge. Yet, understand nothing. Noting the astonishing outputs resulting from more or less auto-completing large blocks of text, Mark cautions against being taken in by LLM’s disarming façade.

Mark then explains the basis of the Chinese Room thought experiment and the hotly debated conclusion that computation does not lead to semantic understanding. Kimberly and Mark discuss the nature of learning through the eyes of a child and whether computational systems can ever be conscious. Mark describes the phenomenal experience of understanding (aka what it feels likes). And how non-computational theories of mind may influence AI development. Finally, Mark reflects on whether AI will be good for the few or the many.

Professor J Mark Bishop is the Professor of Cognitive Computing (Emeritus) at Goldsmith College, University of London and Scientific Advisor to FACT360.

A transcript of this episode is here.

  continue reading

54 odcinków

Toate episoadele

×
 
Loading …

Zapraszamy w Player FM

Odtwarzacz FM skanuje sieć w poszukiwaniu wysokiej jakości podcastów, abyś mógł się nią cieszyć już teraz. To najlepsza aplikacja do podcastów, działająca na Androidzie, iPhonie i Internecie. Zarejestruj się, aby zsynchronizować subskrypcje na różnych urządzeniach.

 

Skrócona instrukcja obsługi